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航空发动机的磨损机制十分复杂且受诸多不确定因素影响,传统预测方法难以对其磨损趋势进行有效预测。提出一种结构最优化RBF(径向基函数)网络预测模型,采用改进的粒子群算法同时优化模型嵌入维数、核函数宽度及训练误差目标值,实现了RBF网络预测模型最优结构的自动获取。将该方法用于某型航空发动机润滑油金属含量预测,并与传统自回归模型对比,结果证明了该方法的有效性及优越性。